معماری عامل‌های خودمختار در حال اجرا در تولید در سراسر امور مالی، عملیات و خدمات مشتری

ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار چشم‌انداز عملیات تجاری را تغییر داده است و کارایی‌ها و قابلیت‌های جدیدی را ایجاد کرده که قبلاً در بخش‌های متنوعی مانند مالی، عملیات و خدمات مشتری غیرقابل تصور بود. این نهادهای نرم‌افزاری پیچیده، که توسط هوش مصنوعی پیشرفته هدایت می‌شوند، دیگر محدود به آزمایشگاه‌های تحقیقاتی نیستند، بلکه فعالانه در حال پردازش وظایف، مدیریت جریان‌های کاری و تعامل با سیستم‌های گسترده‌تر در محیط‌های تولیدی واقعی هستند. درک معماری و کاربرد آنها برای هر سازمانی که قصد دارد از موج بعدی افزایش بهره‌وری بهره ببرد، حیاتی است.

UiPath: هماهنگ‌سازی وظایف تکراری با عوامل خودمختار

UiPath با تکامل پلتفرم اتوماسیون رباتیک فرآیند (RPA) خود برای گنجاندن قابلیت‌های هوشمندتر، جایگاه قابل توجهی در فضای عامل خودمختار به دست آورده است. عوامل خودمختار آنها اغلب به صورت ربات‌های نرم‌افزاری بسیار قابل تنظیم ظاهر می‌شوند که می‌توانند اقدامات انسانی را در رابط‌های دیجیتال تقلید کرده، قوانین و فرآیندهای از پیش تعریف شده را اجرا کنند. این عوامل به ویژه در امور مالی برای وظایفی مانند پردازش فاکتور، تسویه حساب، و گزارش‌دهی انطباق، که در آنها حجم بالایی از داده‌های ساختاریافته رایج است، مؤثر هستند. در عملیات، آنها مدیریت زنجیره تأمین، ردیابی موجودی، و ورود داده‌ها را در سیستم‌های مختلف ساده می‌کنند.

برای خدمات مشتری، عوامل UiPath می‌توانند مسیریابی تیکت‌ها، ارجاع مسائل، و حتی رسیدگی به سؤالات معمول مشتری را با دسترسی به پایگاه‌های دانش خودکار کنند. نقطه قوت اصلی در توانایی آنها برای ادغام با سیستم‌های قدیمی موجود بدون نیاز به توسعه API گسترده، و در واقع به عنوان نیروی کار دیجیتال عمل می‌کنند، نهفته است. با این حال، در حالی که UiPath در خودکارسازی فرآیندهای تکراری و مبتنی بر قانون عالی است، عوامل خودمختار آن معمولاً در مقایسه با عوامل شناختی پیشرفته‌تر که می‌توانند به طور مستقل در موقعیت‌های جدید یاد بگیرند و سازگار شوند، به نظارت انسانی و برنامه‌نویسی صریح بیشتری برای تصمیم‌گیری نیاز دارند.

معماری عامل خودمختار UiPath بر یک رویکرد لایه‌ای متمرکز است. در پایه آن "ربات‌ها" قرار دارند که واحدهای اجرایی قادر به تعامل با برنامه‌ها در سطح رابط کاربری هستند. این ربات‌ها توسط "ارکستراتور" مدیریت و هماهنگ می‌شوند، یک پلتفرم مدیریت مبتنی بر وب که استقرار ربات‌ها و فرآیندهای اتوماسیون را در یک سازمان برنامه‌ریزی، نظارت و مدیریت می‌کند. بالاتر از این، "استودیو" محیط طراحی را فراهم می‌کند که در آن توسعه‌دهندگان جریان‌های کاری اتوماسیون را با استفاده از یک رابط بصری کشیدن و رها کردن می‌سازند و پیکربندی می‌کنند. این معماری سهولت توسعه و استقرار را برای وظایفی که شامل تعامل با برنامه‌های کاربردی موجود سازمانی است، اغلب بدون نیاز به دسترسی مستقیم به API، اولویت می‌دهد.

عوامل به گونه‌ای طراحی شده‌اند که مستقل از محیط باشند و قادر به اجرا بر روی سیستم‌های عامل مختلف و تعامل با طیف وسیعی از برنامه‌ها، از برنامه‌های دسکتاپ تا مرورگرهای وب هستند. این ماژولار بودن امکان تجزیه فرآیندهای تجاری پیچیده به اجزای اتوماسیون کوچکتر و قابل مدیریت را می‌دهد که می‌توانند مجدداً استفاده و ترکیب شوند.

الگوهای استقرار تولیدی برای عوامل خودمختار UiPath معمولاً شامل پیاده‌سازی مرحله‌ای است. در ابتدا، برنامه‌های آزمایشی بر شناسایی وظایف تکراری و دارای تأثیر بالا که برای اتوماسیون مناسب هستند، مانند ورود داده‌ها، تولید گزارش، یا اعتبارسنجی اولیه داده‌ها تمرکز می‌کنند. هنگامی که فرآیندی در UiPath Studio طراحی شد، در Orchestrator منتشر می‌شود، که سپس آن را برای اجرا به ربات‌های موجود توزیع می‌کند. نظارت و ثبت وقایع جزء لاینفک استقرار تولیدی آنها است و بینش‌های بلادرنگ در مورد عملکرد عامل، نرخ خطا و تکمیل وظایف را ارائه می‌دهد. مقیاس‌پذیری شامل استقرار ربات‌های بیشتر برای رسیدگی به حجم کاری افزایش یافته یا گسترش دامنه اتوماسیون به فرآیندهای تجاری اضافی است.

این اغلب مستلزم استراتژی‌های مدیریت تغییر قوی است، زیرا فرآیندهای "انسان در حلقه" اغلب برای رسیدگی به استثناها یا تأییدیه‌ها طراحی شده‌اند و اطمینان حاصل می‌کنند که اتوماسیون تکمیل‌کننده نظارت انسانی است نه کاملاً جایگزین آن.

با وجود نقاط قوت خود، عوامل خودمختار UiPath محدودیت‌های ذاتی دارند. فلسفه طراحی اصلی آنها ریشه در تقلید تعامل انسانی با سیستم‌های دیجیتال دارد، به این معنی که آنها در دنبال کردن قوانین و اسکریپت‌های از پیش تعریف شده برتری دارند. این باعث می‌شود که آنها در تصمیم‌گیری خودمختار در محیط‌های مبهم یا به سرعت در حال تغییر، کمتر توانا باشند. اگر رابط کاربری زیرین یک برنامه به طور قابل توجهی تغییر کند، ممکن است اسکریپت اتوماسیون خراب شود و نیاز به دخالت و برنامه‌ریزی مجدد انسانی داشته باشد.

در حالی که UiPath قابلیت‌های هوش مصنوعی مانند دید کامپیوتری و درک اسناد را برای رسیدگی به داده‌های نیمه ساختاریافته معرفی کرده است، استدلال شناختی واقعی و یادگیری تطبیقی، که در آن عوامل می‌توانند به طور مستقل قوانین یا استراتژی‌های جدید را از الگوهای داده در حال تکامل استنباط کنند، نقطه قوت اصلی آنها نیست. آنها به شدت به برنامه‌نویسی صریح و تعریف انسانی قوانین وابسته هستند، که می‌تواند کاربرد آنها را در سناریوهای تجاری بسیار پویا و غیرقابل پیش‌بینی که نیاز به درک مفهومی قابل توجه و حل خلاقانه مسائل دارند، محدود کند.

Automation Anywhere: اتوماسیون هوشمند برای سازمان‌ها

Automation Anywhere یکی دیگر از بازیگران برجسته در عرصه اتوماسیون هوشمند است که یک پلتفرم جامع ارائه می‌دهد که RPA را با قابلیت‌های اتوماسیون شناختی ترکیب می‌کند. عوامل خودمختار آنها، که اغلب به عنوان کارگران دیجیتال از آنها یاد می‌شود، از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای انجام وظایف پیچیده‌تر و نیمه ساختاریافته‌تر از RPA سنتی به تنهایی استفاده می‌کنند. در امور مالی، این عوامل حساب‌های پرداختنی و دریافتنی، پردازش هزینه‌ها و تشخیص تقلب را با تجزیه و تحلیل الگوهای تراکنش خودکار می‌کنند. در عملیات، آنها تحقق سفارش، مدیریت داده‌های لجستیک، و کمک به وظایف منابع انسانی مانند جذب و پردازش حقوق و دستمزد را بهینه می‌کنند.

کاربردهای خدمات مشتری آنها شامل پاسخ‌های خودکار ایمیل، ادغام چت‌بات برای پشتیبانی سطح اول، و استخراج داده‌ها از ارتباطات مشتری است. عوامل هوش مصنوعی خودمختار در اکوسیستم آنها چگونه در عملیات تجاری کار می‌کنند؟ آنها با مشاهده اقدامات انسانی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و سپس اجرای وظایف به طور خودمختار بر اساس آن یادگیری‌ها عمل می‌کنند، و اغلب استثناها را برای بررسی انسانی علامت‌گذاری می‌کنند. با این حال، زیرساخت عامل خودمختار آنها، هرچند برای داده‌های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته قدرتمند است، در تفسیر داده‌های واقعاً بدون ساختار و تصمیم‌گیری پویا و آگاه از بافت در سناریوهای بسیار مبهم بدون دخالت انسانی قابل توجه و بازآموزی مدل با مشکل مواجه است.

معماری عامل خودمختار Automation Anywhere حول پلتفرم Automation 360 آن ساخته شده است، که ربات‌های RPA را با قابلیت‌های هوش مصنوعی ادغام می‌کند. در هسته آن "Bot Runners" قرار دارند که ماشین‌های بدون حالت هستند که جریان‌های کاری اتوماسیون را اجرا می‌کنند. این Runners توسط "Control Room" مدیریت می‌شوند، که به عنوان مرکز فرماندهی متمرکز برای استقرار، زمان‌بندی، نظارت و مدیریت ربات عمل می‌کند. "Bot Creator" یک رابط بصری و مبتنی بر وب برای ساخت جریان‌های کاری اتوماسیون فراهم می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد اقدامات را ضبط کنند، دستورات را کشیدن و رها کنند و AIIQ Bot، سرویس‌های تخصصی هوش مصنوعی خود را ادغام کنند.

این خدمات هوش مصنوعی شامل IQ Bot برای پردازش هوشمند اسناد، که از یادگیری ماشین برای استخراج داده‌ها از انواع مختلف اسناد استفاده می‌کند، و AARI (Automation Anywhere Robotic Interface) برای همکاری انسان و ربات است. هدف این معماری ارائه یک پلتفرم یکپارچه است که در آن RPA سنتی را می‌توان به طور یکپارچه با خدمات شناختی تقویت کرد و به کارگران دیجیتال امکان می‌دهد طیف وسیع‌تری از انواع داده‌ها و پیچیدگی‌های فرآیند را مدیریت کنند.

الگوهای استقرار تولیدی برای عوامل خودمختار Automation Anywhere اغلب با فاز کشف برای شناسایی فرآیندهایی که می‌توانند از RPA و اتوماسیون شناختی بهره‌مند شوند، آغاز می‌شود. به عنوان مثال، پردازش فاکتور ممکن است شامل یک IQ Bot برای استخراج داده‌ها از فاکتورهای ورودی باشد، که سپس به یک ربات RPA برای انجام ورود داده‌ها و تسویه حساب تغذیه می‌شود. استقرارها معمولاً از Control Room مدیریت می‌شوند، جایی که مدیران می‌توانند عملکرد ربات را نظارت کنند، اعتبارنامه‌ها را مدیریت کنند، و وظایف را برنامه‌ریزی کنند. این پلتفرم بر قابلیت استفاده مجدد تأکید دارد، با ربات‌ها و الگوهای از پیش ساخته شده که در Bot Store آنها موجود است، که استقرار را تسریع می‌کند.

مدیریت استثناها حیاتی است؛ مکانیسم‌های "انسان در حلقه" اغلب در فرآیندهایی که ربات‌ها استخراج داده‌های نامشخص یا تصمیمات پیچیده را برای بررسی و تأیید به عوامل انسانی علامت‌گذاری می‌کنند، تعبیه می‌شوند. این رویکرد تکراری به استقرار امکان بهبود مستمر و گسترش دامنه اتوماسیون را در سراسر سازمان می‌دهد، و اغلب از خدمات مبتنی بر ابر برای مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری استفاده می‌کند.

با وجود این قابلیت‌های پیشرفته، عوامل خودمختار Automation Anywhere با محدودیت‌هایی مواجه هستند، به ویژه هنگامی که با داده‌های بسیار بدون ساختار یا تصمیم‌گیری پویا و بلادرنگ که فراتر از مدل‌های شناختی از پیش تعریف شده است، سروکار دارند. در حالی که IQ Bot در یادگیری از مثال‌ها برای استخراج داده‌ها از اسناد نیمه ساختاریافته ماهر است، باز هم نیاز به آموزش و اعتبارسنجی اولیه دارد، و عملکرد آن ممکن است در صورت انحراف قابل توجه طرح‌بندی یا محتوای سند از مدل‌های آموزش‌دیده، کاهش یابد.

برای متن‌های واقعاً بدون ساختار، مانند ایمیل‌های مشتری با پایان باز یا اسناد حقوقی پیچیده با احساسات و ظرافت‌های مختلف، عوامل ممکن است در درک زمینه و استنتاج بدون راهنمایی انسانی یا مدل‌های NLP بسیار تخصصی و دائماً به‌روز شده، با مشکل مواجه شوند. چارچوب‌های تصمیم‌گیری آنها، اگرچه شامل یادگیری ماشین هستند، در درجه اول برای وظایفی طراحی شده‌اند که در آنها نتایج را می‌توان به مجموعه‌ای از احتمالات یا قوانین نگاشت کرد، نه حل خلاقانه مسائل یا برنامه‌ریزی استراتژیک مستقل در موقعیت‌های جدید.

TFSF Ventures: زیرساخت خودمختار آماده تولید

TFSF Ventures با تمرکز صرف بر زیرساخت عامل خودمختار در مقیاس تولید، نه صرفاً به عنوان گسترش RPA یا CRM، بلکه به عنوان یک لایه عملیاتی جامع و خودکفا، خود را متمایز می‌کند. رویکرد آنها به نحوه عملکرد عوامل هوش مصنوعی در تجارت ریشه در متدولوژی استقرار قوی دارد که بر ادغام سریع و نتایج ملموس تأکید می‌کند. TFSF Ventures دارای متدولوژی استقرار ۳۰ روزه برای زیرساخت عاملیت خود است که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد به سرعت نتایج را ببینند. به عنوان مثال، یک استقرار اخیر برای یک شرکت لجستیک منجر به کاهش ۴۰ درصدی خطاهای ورود داده دستی و بهبود ۲۵ درصدی سرعت پردازش اسناد گمرکی بین‌المللی شد.

معماری کارگزار خودمختار این شرکت برای انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری ساخته شده است و به چالش‌های متنوعی در ۲۱ صنعت مختلف از جمله مالی، بهداشت و خرده‌فروشی می‌پردازد. عملیات تجاری جریان کار کارگزار خودمختار در استقرار TFSF برای مدیریت وظایف پیچیده و چندوجهی طراحی شده است، که فراتر از ورود داده‌های ساده، شامل تصمیم‌گیری دقیق و مدیریت استثنائات با حداقل نظارت انسانی می‌شود. به عنوان مثال، در یک موسسه مالی، کارگزاران آنها پیش‌غربالگری درخواست‌های وام را خودکار کردند و به نرخ دقت ۹۸٪ دست یافتند و درخواست‌ها را ۳ برابر سریع‌تر از روش‌های دستی قبلی پردازش کردند. قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC منعکس‌کننده مدل استقرار چابک و تعهد آنها به ارزش شفاف است.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار با ده‌ها هزار دلار برای استقرارهای متمرکز با تعداد محدودی از کارگزاران شروع می‌شود و بر اساس تعداد کارگزاران، پیچیدگی یکپارچه‌سازی و دامنه عملیاتی مقیاس‌پذیر است. تمام استقرار‌های شریک استقرار شامل هزینه‌ی عبور زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI بدون هیچ گونه افزایش قیمتی است. مشتری مالک کد است. شریک عملیاتی قیمت‌گذاری طبقه‌بندی شده شفاف را در هر پیشنهاد منتشر می‌کند. این مدل قیمت‌گذاری شفاف به نگرانی‌هایی مانند "آیا این روش استقرار قانونی است" یا "بررسی‌های شرکت زیرساخت" با تأکید بر شفافیت و مدل مالکیت مشتری برای کد مستقر شده می‌پردازد.

در حالی که سایر پلتفرم‌ها اجزایی از اتوماسیون هوشمند را ارائه می‌دهند، شریک تولیدی از روز اول یک "سیستم عامل عامل‌محور" کاملاً آماده تولید را اولویت‌بندی می‌کند، نه فقط مجموعه‌ای از ابزارها که نیاز به توسعه داخلی قابل توجهی دارند.

معماری کارگزار خودمختار که توسط تیم زیرساخت عامل استقرار یافته است، برای یکپارچگی عملیاتی عمیق و تصمیم‌گیری مستقل طراحی شده است. برخلاف پلتفرم‌های اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA) که اقدامات انسانی را تقلید می‌کنند، کارگزاران شرکت استقرار اغلب برای تعامل مستقیم با سیستم‌های پشتیبانی از طریق API، پایگاه‌های داده و صفوف پیام طراحی شده‌اند و به عنوان هماهنگ‌کننده‌های فرآیند هوشمند عمل می‌کنند تا ربات‌های رابط در سطح رابط کاربری. این امر امکان توان عملیاتی بالاتر، قابلیت اطمینان بیشتر و مدیریت خطای قوی‌تر را فراهم می‌کند. معماری آنها اغلب شامل یک سیستم چند کارگذاری است که در آن کارگزاران تخصصی برای دستیابی به اهداف پیچیده همکاری می‌کنند.

به عنوان مثال، یک عامل ممکن است مسئول جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها باشد، دیگری برای تصمیم‌گیری الگوریتمی پیچیده، و سومی برای ارتباط و یکپارچگی با سیستم‌های خارجی یا ذینفعان انسانی. این مدولار بودن، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را تضمین می‌کند، زیرا اجزای عامل منفرد می‌توانند به طور مستقل توسعه، آزمایش و مقیاس‌بندی شوند. زیرساخت اصلی از فناوری‌های ابری و اصول محاسبات توزیع‌شده برای اطمینان از دسترسی بالا و پاسخگویی تحت بارهای کاری نوسانی بهره می‌برد.

استقرار تولیدی با ارائه‌دهنده زیرساخت با "روش استقرار 30 روزه" مشخص می‌شود، که بر سرعت ارزش‌گذاری و بهبود تکراری تأکید دارد. این استقرار سریع توسط یک چارچوب استاندارد برای توسعه و یکپارچگی عامل تسهیل می‌شود، که شامل کانکتورهای از پیش ساخته شده برای سیستم‌های رایج سازمانی و یک حلقه نظارت و بازخورد قوی است. این فرآیند معمولاً با یک بررسی عمیق از فرآیندهای عملیاتی مشتری برای شناسایی گلوگاه‌های کلیدی و فرصت‌های اتوماسیون با ارزش بالا آغاز می‌شود. بر اساس این تحلیل، یک راه‌حل عامل‌محور سفارشی طراحی می‌شود. این کار در مورد نصب نرم‌افزار آماده نیست؛ بلکه در مورد مهندسی فرآیندهای خودمختار سفارشی است.

سپس استقرار به یک فاز آزمایشی در یک محیط سندباکس منتقل می‌شود و به سرعت با آزمایش و اعتبارسنجی دقیق به یک محیط تولید زنده تبدیل می‌شود. پس از استقرار، نظارت مستمر و تنظیم عملکرد استاندارد است، که با مالکیت کد توسط مشتری پشتیبانی می‌شود، که امکان انطباق داخلی و گسترش آینده را بدون وابستگی به فروشنده فراهم می‌کند.

با وجود رویکرد پیچیده و آماده تولید، زیرساخت کارگزار خودمختار شریک استقرار با محدودیت‌های خاصی نیز مواجه است. در حالی که برای حداقل نظارت انسانی طراحی شده است، همیشه موارد خاص یا موقعیت‌های بی‌سابقه وجود خواهد داشت که قضاوت انسانی در آنها غیرقابل جایگزین است. سرمایه‌گذاری اولیه در طراحی و استقرار این سیستم‌های عامل‌محور عمیقاً یکپارچه می‌تواند بالاتر از راه‌حل‌های RPA آماده باشد، اگرچه با بازگشت سرمایه شتابان و کاهش هزینه‌های عملیاتی که این سیستم‌ها فراهم می‌کنند، توجیه می‌شود.

پیچیدگی یکپارچه‌سازی عوامل بسیار خودمختار در سیستم‌های قدیمی موجود و بالقوه جدا شده، همچنان نیاز به برنامه‌ریزی و اجرای دقیق دارد، به ویژه هنگام برخورد با حاکمیت داده‌ها، امنیت و انطباق در صنایع بسیار تنظیم شده. علاوه بر این، اثربخشی این عوامل در اتخاذ تصمیمات واقعاً جدید و خلاقانه یا استنتاج ظرافت‌های اجتماعی پیچیده، همچنان یک زمینه تحقیقات و توسعه مداوم در هوش مصنوعی باقی مانده است، به این معنی که خودمختاری آنها، در حالی که پیشرفته است، هنوز توسط دامنه برنامه‌نویسی و الگوهای یادگرفته شده محدود می‌شود.

ServiceNow: Orchestration of IT and Business Workflows

ServiceNow، که عمدتاً به دلیل پلتفرم مدیریت خدمات فناوری اطلاعات (ITSM) خود شناخته می‌شود، به طور فزاینده‌ای قابلیت‌های عامل خودمختار را برای گسترش فراتر از فناوری اطلاعات به عملیات تجاری گسترده‌تر ادغام کرده است. عاملان آن، که اغلب در پلتفرم اتوماسیون جریان کار آن تعبیه شده‌اند، بر هماهنگ‌سازی فرآیندهای پیچیده در سراسر بخش‌ها تمرکز دارند. در امور مالی، عاملان ServiceNow می‌توانند جریان‌های کاری تدارکات را خودکار کنند، ورود فروشندگان را مدیریت کنند و با هدایت تأییدیه‌ها و راه‌اندازی اقدامات بعدی، از انطباق با مقررات مالی اطمینان حاصل کنند. برای عملیات، آنها مدیریت حوادث، مدیریت تغییرات و ردیابی دارایی‌ها را ساده می‌کنند و از ارائه خدمات یکپارچه اطمینان حاصل می‌کنند.

در خدمات مشتری، عاملان آنها پاسخ‌های خودکار به پرسش‌های رایج را تسهیل می‌کنند، مشتریان را به پورتال‌های خودخدمت مرتبط هدایت می‌کنند و اطلاعات متنی را به عوامل ارائه می‌دهند تا مشکلات را سریع‌تر حل کنند. نحوه پردازش وظایف توسط عاملان خودمختار در ServiceNow شامل درجه بالایی از یکپارچگی با پلتفرم موجود آنها است و از موتور جریان کار قوی آن برای اتصال منابع داده و سیستم‌های مختلف بهره می‌برد. قدرت این پلتفرم در توانایی آن در مدیریت و خودکارسازی خدمات فناوری اطلاعات و تجاری به صورت جامع است.

با این حال، عاملان خودمختار ServiceNow، اگرچه برای هماهنگ‌سازی جریان‌های کاری داخلی سازمانی قدرتمند هستند، اما معمولاً برای تصمیم‌گیری عمیق، آگاه به زمینه و یادگیری مستمر که برای عملیات خودمختار بسیار پویا و رو به بیرون که نیاز به سازگاری گسترده و بلادرنگ بدون جریان‌های کاری از پیش تعریف شده دارند، طراحی نشده‌اند.

معماری کارگزار خودمختار در ServiceNow ذاتاً با پلتفرم Now آن مرتبط است که به عنوان یک سیستم یکپارچه ثبت و تعامل در سراسر سازمان عمل می‌کند. در هسته آن موتور گردش کار قرار دارد که وظایف و فرآیندهای مختلف را هماهنگ می‌کند. ادغام‌ها یک جزء کلیدی هستند که به عاملان ServiceNow امکان اتصال به سایر برنامه‌های سازمانی، پایگاه‌های داده و خدمات را از طریق APIها، کانکتورها و وب سرویس‌ها می‌دهند.

این عاملان معمولاً ربات‌های مستقل نیستند، بلکه اجزای اتوماسیون هوشمند تعبیه شده در گردش کار هستند؛ آنها اقدامات را آغاز می‌کنند، اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنند، تصمیمات اولیه را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده یا مدل‌های یادگیری ماشین (مانند دسته‌بندی حوادث، اولویت‌بندی درخواست‌ها) می‌گیرند و کار را به طور مناسب هدایت می‌کنند. این پلتفرم همچنین شامل قابلیت‌های عامل مجازی برای رابط‌های مکالمه‌ای و ابزارهای هوش پیش‌بینی‌کننده است که از یادگیری ماشین برای خودکارسازی وظایفی مانند تخصیص حوادث و پیش‌بینی تقاضا بهره می‌برد. این معماری یکپارچه تضمین می‌کند که اتوماسیون در اکوسیستم ServiceNow آگاه به زمینه است و از یک مدل داده یکپارچه استفاده می‌کند.

الگوهای استقرار تولیدی برای عوامل خودمختار ServiceNow معمولاً در پیاده‌سازی گسترده‌تر ITSM، CSM یا HRSD آنها تعبیه شده‌اند. سازمان‌ها گردش‌های کاری خاصی را شناسایی می‌کنند که حجم بالا، تکراری یا نیازمند تأییدیه‌ها و انتقال‌های متعدد در بین بخش‌ها هستند. هنگامی که یک گردش کار در ServiceNow Flow Designer طراحی می‌شود، می‌توان آن را از طریق پنل‌های کنترل پلتفرم منتشر و نظارت کرد. برای استقرارهای عامل مجازی، جریان‌های مکالمه‌ای به دقت ترسیم و آزمایش می‌شوند، اغلب با آزمایش A/B برای بهینه‌سازی تجربه کاربر.

مقیاس‌پذیری شامل گسترش دامنه گردش‌های کاری خودکار به بخش‌های بیشتر یا افزایش پیچیدگی وظایف اداره شده توسط عوامل است، همیشه با بهره‌گیری از زیرساخت ابری پلتفرم برای انعطاف‌پذیری. نظارت بر عملکرد و مسیرهای حسابرسی داخلی است و شفافیت را در اقدامات عامل و انطباق با سیاست‌های داخلی فراهم می‌کند. اتصال ذاتی پلتفرم Now به این معنی است که اتوماسیون‌های جدید می‌توانند از داده‌ها و ادغام‌های موجود بهره ببرند و استقرار را تسریع کنند.

با وجود قابلیت‌هایش، عوامل خودمختار ServiceNow محدودیت‌های مشخصی دارند. نقطه قوت آنها در هماهنگ‌سازی فرآیندهای داخلی سازمانی با تعریف دقیق است که در آن مراحل، ورودی‌های داده و نتایج مطلوب تا حد زیادی قابل پیش‌بینی هستند. آنها برای وظایف باز، بسیار مبهم که نیاز به زمینه واقعی قابل توجه، جمع‌آوری داده‌های خارجی یا حل مسئله خلاقانه خارج از محدوده جریان‌های کاری تثبیت شده دارند، کمتر مناسب هستند. در حالی که آنها از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی استفاده می‌کنند، برای یادگیری عمیق و مستمر در محیط‌های بدون نظارت که عوامل باید به طور خودمختار راه‌حل‌های جدید را کشف کنند یا با پارادایم‌های عملیاتی کاملاً جدید سازگار شوند، طراحی نشده‌اند.

اتوماسیون آنها به شدت به منطق از پیش پیکربندی شده و داده‌های موجود در پلتفرم ServiceNow و سیستم‌های یکپارچه متکی است، که عامل مستقل واقعی برای عملیات پویا و رو به بیرون را بدون تعریف و نظارت انسانی قابل توجه برای هر سناریوی جدید، چالش‌برانگیز می‌کند.

Salesforce Einstein: AI-Powered CRM and Beyond

Salesforce Einstein هوش مصنوعی را مستقیماً وارد اکوسیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) می‌کند و به عاملان خودمختار امکان می‌دهد عملکردهای فروش، خدمات و بازاریابی را بهبود بخشند. این عاملان از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای ارائه بینش‌های هوشمند و خودکارسازی وظایف استفاده می‌کنند. در امور مالی، به ویژه برای مدیریت ثروت یا وام‌دهی، عاملان Einstein می‌توانند پروفایل‌های مشتری را برای توصیه محصولات مالی، ارزیابی ریسک اعتباری و شخصی‌سازی ارتباطات تجزیه و تحلیل کنند. برای عملیات، به ویژه در عملیات فروش، آنها می‌توانند امتیازدهی سرنخ‌ها را خودکار کنند، مناطق فروش را بهینه‌سازی کنند و فرسایش مشتری را پیش‌بینی کنند.

در خدمات مشتری، ربات‌های اینشتین (Einstein) به بررسی پرس‌وجوهای روتین می‌پردازند، مقالات مرتبط را به نمایندگان پشتیبانی پیشنهاد می‌دهند و حتی تعاملات مشتری را برای پیگیری خلاصه می‌کنند. عامل هوش مصنوعی تجاری که در Salesforce توضیح داده شده است، عمیقاً در پلتفرم CRM یکپارچه شده و هر نقطه تماس با مشتری را با هوشمندی غنی می‌کند. زیرساخت عامل خودکار آنها برای محیط‌های فروش و خدمات بهینه‌سازی شده و بینش و اتوماسیون ارزشمندی را فراهم می‌آورد.

با این حال، عوامل خودکار اینشتین اساساً برای تقویت عملکردهای CRM و ارائه بینش در اکوسیستم Salesforce طراحی شده‌اند، نه به عنوان موجودیت‌های خودکار مستقل و با اهداف عمومی که قادر به هماهنگی فرآیندهای تجاری پیچیده و بین‌وظیفه‌ای خارج از دامنه مستقیم تعامل با مشتری و فروش باشند.

معماری عامل خودکار Salesforce Einstein عمیقاً در مدل داده و اکوسیستم برنامه‌های پلتفرم Salesforce جاسازی شده است. این یک سیستم جداگانه و مستقل نیست، بلکه مجموعه‌ای از قابلیت‌های هوش مصنوعی است که عملکردهای موجود CRM را بهبود می‌بخشد. اجزای کلیدی شامل Einstein Prediction Builder است که به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی برای پیش‌بینی‌های مختلف تجاری بسازند؛ Einstein Bots برای هوش مصنوعی مکالمه‌ای در خدمات و فروش؛ Einstein Discovery برای بینش‌های خودکار و تحلیل داده؛ و Einstein Language و Vision API ها برای پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری در بستر Salesforce.

این قابلیت‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره می‌برند که بر روی مقادیر زیادی از داده‌های مشتری و عملیاتی موجود در CRM Salesforce آموزش دیده‌اند. عوامل به عنوان دستیاران هوشمند عمل می‌کنند، توصیه‌هایی ارائه می‌دهند، ورود داده را خودکار می‌کنند، پروفایل‌های مشتری را غنی می‌کنند و تعاملات روتین را خودکار می‌سازند، همه اینها در مرزهای تعریف‌شده اشیاء و فرآیندهای Salesforce عمل می‌کنند.

الگوهای استقرار در محیط عملیاتی برای عوامل خودکار Salesforce Einstein معمولاً شامل فعال‌سازی و پیکربندی ویژگی‌های خاص اینشتین در یک سازمان Salesforce است. به عنوان مثال، یک Einstein Bot برای خدمات مشتری برای مدیریت اهداف خاص و جریان‌های گفتگو پیکربندی می‌شود، و با مقالات دانش و داده‌های موجود مشتری یکپارچه می‌شود. مدل‌های Einstein Prediction Builder بر اساس داده‌های تاریخی Salesforce آموزش می‌بینند تا نتایجی مانند ریسک ریزش مشتری یا نرخ تبدیل فروش را پیش‌بینی کنند. این استقرارها اغلب تکراری هستند، با موارد استفاده خاص شروع می‌شوند و سپس با یادگیری مدل‌ها و کسب اعتماد کسب‌وکار به قابلیت‌های هوش مصنوعی، گسترش می‌یابند.

معماری ابری Salesforce مقیاس‌پذیری و به‌روزرسانی‌های مداوم مدل‌های هوش مصنوعی زیربنایی را تضمین می‌کند. نظارت شامل ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد برای پیش‌بینی‌ها، تعاملات ربات و نتایج فروش است، و Salesforce داشبوردها و گزارش‌هایی را برای ارزیابی تأثیر ارائه می‌دهد. هدف، تقویت کاربران انسانی و ساده‌سازی وظایف مرتبط با CRM است تا فرآیندهای فروش و خدمات هوشمندتر و کارآمدتر شوند.

با این حال، عوامل خودکار اینشتین، با وجود نقاط قوتشان در CRM، محدودیت‌هایی برای خودمختاری عملیاتی گسترده‌تر دارند. آنها برای عملکرد در اکوسیستم Salesforce، با استفاده از داده‌ها و APIهای آن، طراحی شده‌اند. این بدان معناست که آنها موجودیت‌های خودکار عمومی نیستند که قادر به شروع گردش‌کارهای پیچیده و بین‌پلتفرمی باشند که فراتر از داده‌های مشتری گسترش می‌یابند. به عنوان مثال، در حالی که اینشتین ممکن است محصول جدیدی را به مشتری توصیه کند، کل چرخه عمر توسعه محصول را به طور مستقل مدیریت نمی‌کند یا به طور خودکار تحلیل‌های پیچیده بازار مالی را انجام نمی‌دهد. هوشمندی آنها عمدتاً بر روی تشخیص الگو، پیش‌بینی و جریان‌های مکالمه‌ای از پیش تعریف‌شده در مسیر مشتری متمرکز است.

اگرچه در این محدوده مؤثر هستند، اما فاقد قابلیت‌های استدلال پیچیده، خودیادگیری و هدف‌جویی مستقل هستند که برای عملکرد کاملاً خودکار در حوزه‌های تجاری متنوع، بدون ساختار و بسیار غیرقابل پیش‌بینی خارج از حوزه مستقیم فروش، خدمات و بازاریابی ضروری است.

اینترکام فین (Intercom Fin): عوامل مکالمه‌ای برای تجربه مشتری

اینترکام فین (Intercom Fin) بر حوزه خدمات مشتری تمرکز دارد و عوامل هوش مصنوعی مکالمه‌ای پیشرفته‌ای را ارائه می‌دهد که برای خودکارسازی و ارتقاء تعاملات مشتری طراحی شده‌اند. عوامل خودکار آنها اساساً چت‌بات‌های پیچیده‌ای هستند که می‌توانند زبان طبیعی را درک کنند، در مکالمات چندمرحله‌ای شرکت کنند و مسائل مشتری را بدون دخالت انسان حل کنند. در امور مالی، این به معنای پشتیبانی خودکار برای پرس‌وجوهای صورت‌حساب، بررسی موجودی حساب و کمک به تراکنش‌های ساده و ایمن است. برای عملیات، این عوامل می‌توانند به سؤالات متداول درباره وضعیت سفارش، حمل و نقل یا مشخصات محصول پاسخ دهند و نمایندگان انسانی را برای کارهای پیچیده‌تر آزاد کنند.

نقطه قوت اصلی آنها در ارائه یک تجربه مشتری بی‌وقفه و شخصی‌سازی شده از طریق درک و تولید زبان طبیعی نهفته است. عوامل هوش مصنوعی چگونه گردش‌کارهای تجاری را در اینترکام فین اجرا می‌کنند؟ با دسته‌بندی پرس‌وجوهای ورودی، ارائه پاسخ‌های فوری از یک پایگاه دانش، و ارجاع هوشمندانه مسائل پیچیده به نمایندگان انسانی با تمام اطلاعات لازم.

در حالی که اینترکام فین در تجارت مکالمه‌ای و پشتیبانی مشتری عالی عمل می‌کند، عوامل خودکار آن عمدتاً به رابط مکالمه محدود هستند و برای اجرای مستقل وظایف عملیاتی پیچیده بک‌اند، ادغام عمیق با سیستم‌های سازمانی مختلف برای دستکاری داده‌ها، یا انجام فرآیندهای تجاری بلندمدت و چندمرحله‌ای که فراتر از جریان‌های ارتباط با مشتری هستند، طراحی نشده‌اند.

معماری عامل خودکار اینترکام فین حول محور موتور هوش مصنوعی مکالمه‌ای قدرتمند و ادغام محکم آن در پلتفرم اینترکام متمرکز است. در هسته آن یک مدل درک زبان طبیعی (NLU) قرار دارد که قصد کاربر را تفسیر کرده و موجودیت‌های مرتبط را از متن آزاد استخراج می‌کند. این موتور NLU جریان‌های مکالمه‌ای را قدرت می‌بخشد که مسیرهای گفتگوی از پیش طراحی شده‌ای هستند که پاسخ‌ها و اقدامات عامل را هدایت می‌کنند. این عوامل به یک پایگاه دانش جامع دسترسی دارند و به آنها امکان می‌دهد فوراً اطلاعات را بازیابی کرده و به سؤالات متداول پاسخ دهند.

علاوه بر این، آنها می‌توانند با سیستم‌های بک‌اند (از طریق API ها یا وب‌هوک‌ها) یکپارچه شوند تا اقدامات ساده‌ای مانند بررسی وضعیت سفارش یا به‌روزرسانی پروفایل‌های مشتری را انجام دهند، که تجربه مکالغه‌ای پویاتر و شخصی‌سازی شده‌تری را فراهم می‌آورد. این معماری بر طراحی انسان در چرخه تأکید دارد، جایی که پرس‌وجوهای پیچیده یا حل‌نشده به طور بی‌وقفه به نمایندگان زنده تحویل داده می‌شوند، همراه با تاریخچه کامل مکالمه و بستر مشتری مربوطه، که انتقال روان و حل کارآمد مشکلات را تضمین می‌کند.

الگوهای استقرار در محیط عملیاتی برای عوامل خودکار اینترکام فین معمولاً از یک رویکرد مرحله‌ای پیروی می‌کنند، که با شناسایی پرس‌وجوهای مکرر و با حجم بالای مشتری که می‌توانند خودکار شوند، آغاز می‌شود. این شامل ترسیم سؤالات متداول، طراحی جریان‌های مکالمه‌ای و پر کردن پایگاه دانش با پاسخ‌های مرتبط است. پس از پیکربندی عامل، در کانال‌های پیام‌رسانی اینترکام (مسنجر وب‌سایت، پیام‌رسانی درون‌برنامه‌ای، ایمیل و غیره) مستقر می‌شود. اصلاحات تکراری حیاتی هستند؛ عملکرد با تحلیل رونوشت‌های مکالمه، نرخ‌های ارجاع، و امتیازات رضایت مشتری ارزیابی می‌شود. آزمایش A/B مسیرهای مکالمه‌ای مختلف و پاسخ‌های عامل به بهینه‌سازی تجربه کاربر و بهبود نرخ‌های اتوماسیون کمک می‌کند.

مقیاس‌بندی شامل گسترش دامنه عامل برای رسیدگی به پرس‌وجوهای پیچیده‌تر یا یکپارچه‌سازی با طیف وسیع‌تری از سیستم‌های بک‌اند برای فعال کردن اقدامات پویاتر است. تحلیلگرهای پلتفرم بینش‌هایی را در مورد حوزه‌هایی که عامل می‌تواند بیشتر آموزش ببیند یا جایی که فرآیندهای موجود نیاز به بهینه‌سازی دارند، ارائه می‌دهند.

با وجود مهارت آن در هوش مصنوعی مکالمه‌ای برای خدمات مشتری، عوامل خودکار اینترکام فین محدودیت‌های ذاتی دارند. عملکرد اصلی آنها ارتباط و بازیابی اطلاعات در زمینه پشتیبانی مشتری است؛ آنها به عنوان عوامل عملیاتی عمومی طراحی نشده‌اند. آنها در درک و پاسخ به پرس‌وجوها بر اساس مدل‌های از پیش آموزش دیده و منطق تعریف شده (تشخیص قصد، استخراج موجودیت، مدیریت جریان گفتگو) عالی هستند. با این حال، آنها فاقد ظرفیت حل مسئله مستقل و پیچیده هستند که نیازمند درک عمیق بستر فرآیندهای تجاری متنوع، تصمیم‌گیری خلاقانه یا برنامه‌ریزی استراتژیک است که فراتر از حوزه تعامل فوری با مشتری است.

آنها نمی‌توانند فرآیندهای تجاری بلندمدت و چندمرحله‌ای را که شامل دستکاری پیچیده داده‌ها در سیستم‌های سازمانی پراکنده است، به طور مستقل آغاز و مدیریت کنند، و قابلیت‌های یکپارچه‌سازی آنها برای وظایف بک‌اند معمولاً به فراخوانی‌های ساده API محدود می‌شود تا ارکستراسیون قوی فرآیندها.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ شماره 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در کسب‌وکارها از طریق سه بخش یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عاملی، ریل‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF به صورت جهانی فعالیت می‌کند و به 21 صنعت با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید – 19 سوال، حدود 8 دقیقه، بدون هیچ تعهدی. یک طرح استقرار سفارشی را ظرف 48 ساعت، شامل توصیه‌های عامل، معماری و پیش‌بینی‌های بازگشت سرمایه دریافت کنید. شروع در https://tfsfventures.com/assessment

در ابتدا در https://tfsfventures.com/blog/autonomous-agent-architectures-production-finance-operations-customer-service منتشر شده است.